久融控股股票成交量怎麼看

㈠ 怎麼看懂股票

初學股票的人最大的特點就是，對交易充滿激情和憧憬。想學習股票基金期貨可以加V：zo53646領取資料
認為股票是一種科學、是一種高尚的職業、是展現個人才華最好的場所........
最主要的是，認為交易是光明的。
我初作交易的時候還不到二十歲，所以說我在生活與交易的成長之路是同步的。
按照黑格爾的說法，人的成長必然經歷「正、反、和」這三個階段。
1
前幾天有一位朋友想進入股票市場，希望我能教他做股票。
我心裡很明白，如果說戀愛的技巧是無法向沒有戀愛過的人傳授的話，那麼交易的技巧也是無法向沒有交易過的人傳授的。
沒有經歷過幾次重大的挫折，他是不會成熟起來的。
何況，交易並不是科學，至少不可能像自然科學那樣有固定的答案。
無論交易還是戀愛的方法，事實上都不存在最佳的答案，至少同樣的技巧在不同的人或不同的股上面會產生不同的結果。
我做過二十多年的交易，我深知交易者的悲哀：
也許他能成功，也許他會失敗，
但無論如何他都會失去很多最最寶貴的東西，
無論如何他都會經歷那些誰也逃脫不了的心靈折磨.......
所以我並沒有直接和他講述交易之術，而是和他講明做交易的弊端和成本。
我說：「即使你悟性非常的高，你做交易頭五年都不可能享受到交易的真實『而不是虛假的』樂趣，更不用說賺到錢『並且保留住』。」
同時我還指出：「交易的成熟必然會使你變成一個怪人、丟掉或者說讓你喪失你在真實社會中的位置。你會變得孤獨離群、甚至可能會被社會邊緣化。」
他的回答真得很可愛，也讓我回憶起我那個可愛的年代。
2
首先，他並不認為交易能夠使自己距離社會更遠，相反他認為會使他距離社會更近。因為交易是金融業的前沿陣地、而金融業又是資訊業的前沿陣地。
我明白他的想法，因為我比他更理解這個階段的心理和理念狀況。
這說明什麼？
這說明他認為：
如果說他能計劃和分析好全部的原因，那麼他就能得到必然的結果，那麼他就能找到未來最佳的答案。
如果說他的答案是錯的，那麼就必然是自己某個有用的信息忽略了，或者是自己的分析並不正確。
我能說什麼？
告訴他交易類似於賭博。
不光是交易，甚至我們生活的整個世界都是這樣.......
我深知他會面臨一個學習、學習、再學習的階段，認為學習更多的交易之術就能讓他立於不敗。
我深知，不讓他嘗試所有方法的失敗，他是不會接受那些他必須接受的東西「虧損與失敗」、他是不會學會保持彈性的非線性思維方式。
3
其次，他認為交易是光明的、是公正的！
就像一個初戀者那樣，他們認為愛情是美好的；
真心的付出必然有美好的回報；
愛情是不會說謊的；
甚至愛情是不會改變的.......
最主要的是，認為兩個相愛的人必然會走到一起。
沒錯，是否相愛是決定兩個人是否走到一起的重要因素。
但兩個人能否走到一起，並不是只有這一個簡單的原因就能全部決定的，何況愛情是最難計算的，他是一個變數而不是永恆不變的。
對於初學交易的人而言，
他們認為交易是美好的、交易是公正的，
甚至會為自己是一個交易者而自豪，
認為交易是值得人們羨慕的行業，
真心的付出努力來鑽研，就必然能夠享受巨大的金錢和成就感的回報，
業績是不會說謊的、甚至業績是不會改變的........
最主要的是，認為股票能否上漲，完全是由業績所決定的。
問題遠遠沒有這么簡單。
我見過上漲數倍的股票是在基本面沒有任何變化的前提下實現的，我也見過真正的好股票被市場無情的壓抑了數年之久。
問題是，業績同樣是一個變數，而我們交易的正是未來這個變數。當然這些的前提是業績必須是真實的，而僅僅這一點又有誰能保證呢？
我真的不忍心看著無情的市場、去摧殘這既天真又可愛的心靈。畢竟天真和單純是美好的代名詞。我真的不忍心告訴他市場的殘酷與黑暗。
何況，我又有什麼辦法能夠讓他相信呢？
4
最後，他對盈虧錯誤的心理認識。
這時的交易者通常都在追求確定性和一定的結果，而不會自己計劃好失敗的可能，更不用說心理上接受失敗的可能與現實。
要求結果一定怎麼樣，簡直就是不成熟的代名詞。
我沒有做過統計，但誰都知道戀愛的成功率要遠遠低於50%。
我說的是事實，但熱戀中的人誰又會相信呢？
說實話，我最開心的交易是我第一筆的交易，因為我根本就沒有想到過失敗、更不用說想到怎麼保護自己的金錢。
為什麼初戀是最美好的呢？
我想是因為那時的人們都會沉浸在美好生活的憧憬中，而不會因為可能的失戀而保護自己！
孫子兵法指出，善敗者不亡。那麼根本就不會失敗的人，滅亡只是早晚的事情。
我突然想起我一件有意思的事情。
很早之前的那日，雖然我的「大帳」還在虧損，但有一天我獲利了兩千多元的賬面利潤，那時我壓抑不住內心的興奮。
我站起來對著窗外的老媽連比劃、帶說的告訴她：「漲了一塊四呀！！」
現在想想真的很可笑，但我卻記得很清楚。
未來的幾年內，我的虧損連十四萬都打不住。
這說明什麼？
那時我認為交易是一種不勞而獲的事情，一天賺了大人幾個月的工資，並且「當時認為」沒有任何成本，我能不興奮嗎？這就是初學者對待盈利的真實心靈感受。
我很難想像，這樣的心理狀態能夠做到放長盈利嗎？現在我能夠明白，天上不會掉下餡餅。
我為了利潤承擔了巨大的風險，只不過同樣的原因產生了不同的結果，而碰巧那天不是風險釋放的日子。
如果說，你還能夠為盈利而感到興奮，那麼我肯定你還沒有成熟。
我現在兩天獲利6位數，一個月獲利幾十萬我都不會感到絲毫的興奮，因為我知道這是我應得的、甚至我應該得到的更多！
為什麼？
從努力上，我的付出遠遠對得起我的利潤；從資金上來說，財富並不是天上掉下的餡餅，甚至這一次的利潤和我的水平關系都不大。
我是說，我是靠承擔可能的虧損、甚至是靠前期風險兌現，堆積起來的利潤。
我現在不得不承認：
任何美好、興奮、激情都是來自於對現實不真實的認識！
至少你還沒有看到這個事物的全部。
如果當你看到事物的一面是那麼的光明與美好，那麼請你翻過來看看事物的另一面。
不用說，他一定臟的可怕！
上面說的是交易「正」的一面，如果你不打算看看反面是什麼也沒有關系，現實會主動地告訴你什麼是「反」的一面。
好的時光總是太快的過去，無論你是否願意，你都會感受到市場最殘酷的一面。
這就是交易員成長之路的第一階段——吾十有五而志於學。
吾十有五而志於學、三十而立，四十而不惑，五十而知天命，六十而耳順，七十而從心所欲不逾矩。
——孔子
作者|蛋黃派投資，20餘年交易經驗，分享期貨/股票/外匯/數字幣等實操干貨，想學習股票基金期貨可以加V：zo53646領取資料

㈡ 上市公司IPO時是怎樣計算總股本的，如何確定股數

確定一個將上市的公司的股本是通過會計師事務所核算出來的公司總資產決定（就是）總股本。

新上市股票發行價格平常是這樣演算的（以至今的中小企業板為例）：

P＝A×40%＋B×20%＋C× 20%＋D×20%

式中：P＝發行價格，A＝公司每股稅後純收益×同類公司最近3年均勻本益比(市盈率)，B＝公司每股股利／同類公司最近3年均勻每股股利，C＝近期每股凈資產值，D＝預估每股股利／一年期定期存款利率。

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總股本和流通股本的關系

總股本是股份公司發行的全部股票所佔的股份總數，流通股本可能只是其中的一部分，對於全流通股份來說總股本＝流通股本

總股本的大小與股價的關系

總股本大的話，而且非流通股本小的話，莊家不易控盤,該股不易成為黑馬。相反，總股本小，而且非流通股本相對來說佔有較大的比例，那麼莊家很容易吸籌建倉，能快速拉升股價，成為黑馬的機率較大。如果沒莊家的介入，股本大的價格波動相對股本小的價格波動要小一些。

㈢ 股票要怎麼看

一般股民都是看股票的基本面和技術面，廣意的有消息面、政策面等。
股票基本面：
看該行業前景，公司在行業地位，（龍頭比較好）國家政策面對該行業有什麼影響。公司本身主營業務如何，是否集中，（集中比較好，主營太分散的話，不會太突出。）是否有新項目設立，未來的發展是大致一個什麼走向。是否有整體上市或者整合的預期。是否有基金持倉，比例如何，近期是在增還是減？再詳細就看下籌碼是否集中（看持有的股東數目。數目減少，人均持股多就是在集中，比分散要好）該股總股本多少？流通股多少？盤大的話在行情好的時候上漲會比較慢。最後說下業績如何（其實我個人基本不怎麼看這條，但大部分股民比較認同）中國上市公司很多東西比較假，所以基本面的分析不要太過重視。

股票技術面：
k線是技術分析的基礎，只有把k線學會了，那麼技術分析也才能做到位。那麼如何來根據k線研究股票呢？可以根據以下幾點去分析：
1查看k線歷史走勢，近期趨勢，是上漲還是下跌，是調整還是震盪，是波幅展開還是區間橫盤。
2分析k線的高低點和相對高低點，
3分析k線支撐和壓力，發現套單位置，觀察莊家操盤手法。
把以上幾點分析出來，那麼基本上可以判斷一下個股是怎麼走，該上升還是下跌或者是橫盤。
但是以上幾點還不夠，因為股價的走勢是很多很多因素綜合起來的效果，k線分析只是一個成本上，技術上的分析，還必須做到其他的分析才更好，比如均線分析，價格走勢，消息影響，基本面如何，股東變化如何，機構變化如何等等，然後再把個股、大盤，以及國際金融走勢結合來看，那麼相信你能夠做到心裡有數。
新手入市前期必須先系統的去學習，要學會，看一些股票的指標和具體的股票走勢圖，同時自己要獨立的分析和研判，這時候不要著急的投入資金，而是應該自己根據實際情況，進行模擬方式的操作，目前的牛股寶還不錯，很多功能足夠分析個股和大盤。實在不會的情況下還可以追蹤牛人榜里的牛人操作，這樣要靠譜得多，希望可以幫助到您，祝投資愉快！

㈣ 股票怎麼看 如圖：每股多少錢 一共發行多少股市值多少

股票指數詳解
(文章來源：股市馬經 )

一、指數的定義

股票指數即股票價格指數。是由證券交易所或金融服務機構編制的表明股票行市變動的一種供參考的指示數字。由於股票價格起伏無常，投資者必然面臨市場價格風險。對於具體某一種股票的價格變化，投資者容易了解，而對於多種股票的價格變化，要逐一了解，既不容易，也不勝其煩。為了適應這種情況和需要，一些金融服務機構就利用自己的業務知識和熟悉市場的優勢，編制出股票價格指數，公開發布，作為市場價格變動的指標。投資者據此就可以檢驗自己投資的效果，並用以預測股票市場的動向。同時，新聞界、公司老闆乃至政界領導人等也以此為參考指標，來觀察、預測社會政治、經濟發展形勢。

這種股票指數，也就是表明股票行市變動情況的價格平均數。編制股票指數，通常以某

年某月為基礎，以這個基期的股票價格作為100， 用以後各時期的股票價格和基期價格比較，計算出升除的百分比，就是該時期的股票指數。投資者根據指數的升降，可以判斷出股票價格的變動趨勢。並且為了能實時的向投資者反映股市的動向，所有的股市幾乎都是在股價變化的同時即時公布股票價格指數。

計算股票指數，要考慮三個因素：一是抽樣，即在眾多股票中抽取少數具有代表性的成份股；二是加權，按單價或總值加權平均，或不加權平均；三是計算程序，計算算術平均數、幾何平均數，或兼顧價格與總值。

由於上市股票種類繁多，計算全部上市股票的價格平均數或指數的工作是艱巨而復雜的，因此人們常常從上市股票中選擇若干種富有代表性的樣本股票，並計算這些樣本股票的價格平均數或指數。用以表示整個市場的股票價格總趨勢及漲跌幅度。計算股價平均數或指數時經常考慮以下四點：(1)樣本股票必須具有典型性、普通性， 為此，選擇樣本對應綜合考慮其行業分布、市場影響力、股票等級、適當數量等因素。(2)計算方法應具有高度的適應性，能對不斷變化的股市行情作出相應的調整或修正，使股票指數或平均數有較好的敏感性。(3) 要有科學的計算依據和手段。計算依據的口徑必須統一，一般均以收盤價為計算依據，但隨著計算頻率的增加，有的以每小時價格甚至更短的時間價格計算。(4) 基期應有較好的均衡性和代表性。

二、指數的計算方法

計算股票指數時，往往把股票指數和股價平均數分開計算。按定義，股票指數即股價平均數。但從兩者對股市的實際作用而言，股價平均數是反映多種股票價格變動的一般水平，通常以算術平均數表示。人們通過對不同的時期股價平均數的比較，可以認識多種股票價格變動水平。而股票指數是反映不同時期的股價變動情況的相對指標，也就是將第一時期的股價平均數作為另一時期股價平均數的基準的百分數。通過股票指數，人們可以了解計算期的股價比基期的股價上升或下降的百分比率。由於股票指數是一個相對指標，因此就一個較長的時期來說，股票指數比股價平均數能更為精確地衡量股價的變動。

1. 股價平均數的計算
股票價格平均數反映一定時點上市股票價格的絕對水平，它可分為簡單算術股價平均數、修正的股價平均數、加權股價平均數三類。人們通過對不同時點股價平均數的比較，可以看出股票價格的變動情況及趨勢。
(1)簡單算術股價平均數
簡單算術股價平均數是將樣本股票每日收盤價之和除以樣本數得出的，即：
簡單算術股價平均數＝(P1＋P2＋P3＋…＋ Pn)/n
世界上第一個股票價格平均——道?瓊斯股價平均數在1928年10月1日前就是使用簡單算術平均法計算的。
現假設從某一股市采樣的股票為A、B、C、D四種，在某一交易日的收盤價分別為10元、16元、24元和30元，計算該市場股價平均數。將上述數置入公式中，即得：
股價平均數＝(P1＋P2＋P3＋P4)/n
＝(10＋16＋24＋30)/4
＝20(元)
簡單算術股價平均數雖然計算較簡便，但它有兩個缺點：一是它未考慮各種樣本股票的權數， 從而不能區分重要性不同的樣本股票對股價平均數的不同影響。二是當樣本股票發生股票分割派發紅股、增資等情況時，股價平均數會產生斷層而失去連續性，使時間序列前後的比較發生困難。例如，上述D股票發生以1股分割為3股時，股價勢必從30元下調為10元， 這時平均數就不是按上面計算得出的20元， 而是(10＋16＋24＋10)/4＝15(元)。這就是說，由於D股分割技術上的變化，導致股價平均數從20元下跌為15元(這還未考慮其他影響股價變動的因素)，顯然不符合平均數作為反映股價變動指標的要求。
(2)修正的股份平均數
修正的股價平均數有兩種：
一是除數修正法，又稱道式修正法。 這是美國道?瓊斯在1928年創造的一種計算股價平均數的方法。該法的核心是求出一個常數除數，以修正因股票分割、增資、發放紅股等因素造成股價平均數的變化，以保持股份平均數的連續性和可比性。具體作法是以新股價總額除以舊股價平均數，求出新的除數，再以計算期的股價總額除以新除數，這就得出修正的股介平均數。即：
新除數＝變動後的新股價總額/舊的股價平均數
修正的股價平均數＝報告期股價總額/新除數
在前面的例子除數是4，經調整後的新的除數應是：
新的除數＝(10＋16＋24＋10)/20＝3，將新的除數代入下列式中，則：
修正的股價平均數＝(10＋16＋24＋10)/3＝20(元)得出的平均數與未分割時計算的一樣，股價水平也不會因股票分割而變動。
二是股價修正法。股價修正法就是將股票分割等，變動後的股價還原為變動前的股價，使股價平均數不會因此變動。美國《紐約時報》編制的500 種股價平均數就採用股價修正法來計算股價平均數。
(3)加權股價平均數
加權股價平均數是根據各種樣本股票的相對重要性進行加權平均計算的股價平均數，其權數(Q) 可以是成交股數、股票總市值、股票發行量等。

2.股票指數的計算
股票指數是反映不同時點上股價變動情況的相對指標。通常是將報告期的股票價格與定的基期價格相比，並將兩者的比值乘以基期的指數值，即為該報告期的股票指數。股票指數的計算方法有三種：一是相對法，二是綜合法，三是加權法。
(1)相對法
相對法又稱平均法，就是先計算各樣本股票指數。再加總求總的算術平均數。其計算公式為：
股票指數＝n個樣本股票指數之和/n
英國的《經濟學家》普通股票指數就使用這種計演算法。
(2)綜合法
綜合法是先將樣本股票的基期和報告期價格分別加總，然後相比求出股票指數。即：
股票指數＝報告期股價之和/基期股價之和
代入數字得：
股價指數＝(8＋12＋14＋18)/(5＋8＋ 10 ＋ 15) ＝ 52/38＝136.8%
即報告期的股價比基期上升了36.8%。
從平均法和綜合法計算股票指數來看，兩者都未考慮到由各種采樣股票的發行量和交易量的不相同，而對整個股市股價的影響不一樣等因素，因此，計算出來的指數亦不夠准確。為使股票指數計算精確，則需要加入權數，這個權數可以是交易量，亦可以是發行量。
(3)加權法
加權股票指數是根據各期樣本股票的相對重要性予以加權，其權數可以是成交股數、股票發行量等。按時間劃分，權數可以是基期權數，也可以是報告期權數。以基期成交股數(或發行量)為權數的指數稱為拉斯拜爾指數；以報告期成交股數(或發行量)為權數的指數稱為派許指數。
拉斯拜爾指數偏重基期成交股數(或發行量)，而派許指數則偏重報告期的成交股數(或發行量)。目前世界上大多數股票指數都是派許指數。

三、股票指數與投資收益

股票指數是指數投資組合市值的正比例函數，其漲跌幅度是這一投資組合的收益率。但在股票指數的計算中，並未將股票的交易成本扣除，故股民的實際收益將小於股票指數的漲跌幅度，股票指數的漲跌幅度是指數投資組合的最大投資收益率。
股市上經常流傳的一句格言，叫做牛賺熊賠，就是說牛市中股民盈利、在熊市中虧損，但如果把股民作為一個投資整體來分析，牛市中股民未必能贏利。
1．如果一個牛市是可逆轉的，股民只賠不賺。我國上海股市上證指數的中間點位約為600點，在1993年初的牛市中，滬市曾突破過1500點，後在1994年的7月跌回到300多點； 1994年9月，滬市又沖上1000點，但不久又跌到600點以下。從這幾年的指數運行來看，上證指數總是從600點以下開始啟動，形成一個牛市後又回到600點，可以說上海股市的所有牛市都是可逆的。
當上證指數從600點沖上1000點又回到原地，對於個別股民來說，可能有賺有賠，相互間進行了財富的轉移。但對於股民這個群體而言，他們不但無所得且還有所失。
其一，不管是在那一個點位上交易，股民都需交納交易稅和手續費。股票指數從600點上揚再回到600點，對於股民這個整體來說，除了要開銷交易成本外，沒有任何投資回報。而上海股市在這個點位以上的成交量至少要佔總成交量的一半以上，對於股民來說，量少一半以上的手續費和交易稅的支出是圖勞無功的，因為投資股票的目的是企圖在股票的上揚中得到收益。
其二，股民為配股和新股的發行付出了額外的代價。配股和新股的發行總是參照二級市場的價格進行的，二級市場的股價越高，發行價就越高，當指數又回到600點以下時，對於在此點位以上配股或購買新股的股民來說，就相當於套牢，而這種套牢又不同於二級市場的套牢，因為二級市場的套牢只是股民間的轉手而已，資金並無損失。但高價配股或購買新股後，其資金就流向了上市公司，一級市場的這種套牢對股民這個整體就是巨大損失。如青島啤酒的發行，每股的成本約為12．8元，但其凈資產每股只有2元，也就是說股民花了12．8元只買到了2元的凈資產，不管該只股票後來的上市開盤價如何，股民這個整體為每股青島啤酒股票還是花了12．8元的代價。如果股民用買一股青島啤酒的錢去投資國庫券或存銀行，每年至少能獲得1．3元的收益，而不論青島啤酒如何前程似錦，它每年的平均收益是難以達到如此之高水平的。所以對一個可逆的牛市，把股民作為一個投資整體來看，股民只賠不賺。

2．即使是大牛市，股民也不一定就能盈利。股票指數的漲跌幅度是股民的投資收益率，但這個投資收益率是名義上的，是沒有扣除交易成本的。對於西方一些較為成熟的股市，因為其年換手率一般只有30％左右，其交易成本一般可忽略不計。而我國股市，由於股民的頻繁倒手，最近兩年的換手率一般都在700左右，如果將交易成本計入，我國股民的收益實際上是一個負數。
1994年，滬深股市流通股部分共為股民產出了近50億元的稅後利潤，但這兩股市這一年的總成交額卻高達8200億，按單位成交額買賣雙方各需繳納3I的交易稅和近4．5I的手續費計算，股民累計將支出120億元的交易成本，收益和支出相比，股民還將倒貼70億元。
雖然滬深股市的綜合指數比開始計點時的基數100點上揚了許多，但據初步估算，到 1995年止，滬深股市的上市公司在5年中一共只為二級市場上的股民產出了100億元的稅後利潤，而股民在該階段支出的交易費、稅卻高達200億元。
相對於1990年，雖然滬深股市現在也還是牛市，但股民這個整體卻是虧損的，因為上市公司給予股民的回報難以抵消股票交易的開支。

3．如果一個牛市使股價偏離了它的投資價值，股民的盈利是虛擬的，且部分股民的盈利都是奠基在他人的虧損基礎上的。在短期牛市中，股市可能造成一種錯覺，即股民人人都是盈利者，其實這種盈利是虛擬的，因為股票的整體價值是以部分股票的成交價來計算的。當一支股票以較高的價格成交時，一些未交易的股票市值都將以成交價來計算，其結果是持有該種股票的股民帳面價值都升高了。如我國上市公司現在大概有70％以上的國家股或法人股未上市流通，一些人士卻經常以股票的市場價格來計算國有資產的價值，股價上漲以後就認為國有資產增值了。但若上市公司的所有股票都進入流通，由於股票的供給量急劇增加，股票的價格就難以炒到現今股市這種高度。所以股市中的盈利不能以他人的成交價格來計算，而只能以賣出時實現的成交價來計算。另外，當股價脫離其投資價值時，某些股民的盈利是以其它股民的虧損為前提的。如某支股票的每年的稅後利潤為0．1元，現一年期儲蓄利率為10％，故這支股票的理論價格應為1元。當一些股民將其價格狂炒至偏離其投資價值以後，比如說將其價格由1元炒至5元，1元買進 5元賣出的股民盈利了4元，但5元買進的股民卻虧損了4元，因為該支股票的實際收益僅相當於1元的儲蓄存款。所以在股票的炒作中，一般都是後買的回報了先買的，新股民回報了老股民。(文章來源：股市馬經 )

㈤ 請問如何查詢一隻股票的買入量和賣出量

中國股票波動性的分解實證研究
宋逢明/李翰陽
【摘 要 題】證券市場
【正 文】
一、概述
在金融學領域中，波動特性一直是重要的研究內容。目前對中國股票市場波動性的研究，大多以滬市、深市兩市場指數為對象。得到的結論普遍認為中國股票市場存在較劇烈的波動，與西方尤其是美國較為發達的股票市場相比，中國股票市場的波動顯著大於它們的市場波動。但是分析中國市場的特性後，可以認為分解股票的總體波動性，在股票的市場風險和個別風險兩個層面上對中國股市的波動進行實證研究是具有一定意義的。
首先，市場中有大量的散戶投資者，而其中相當數量的散戶持有大量個股而非投資組合。盡管機構投資者逐漸成為市場的主導力量，但是散戶投資者及其投資總量仍在市場中佔有很大比例。根據markowitz（1952）的資產組合理論，這一類投資者不能夠做到分散化投資，對於他們來說企業個別波動的影響的程度決不亞於市場波動帶來的影響。其次，市場具有高度不完全性，缺乏完善的機制和足夠的金融工具。雖然傳統理論認為20至30隻股票的資產組合可以很好地實現風險的分散化從而消除這些股票的個別風險，但在中國市場中由於缺少做空機制和必要的金融工具，也不能全部做到風險的分散化，構成這一組合的股票的個別風險不可忽視。
除這些特點外，中國市場中的投資理念變化也強調了分解總體波動性的意義：近年來，中國市場中價值投資理念開始逐步被普遍採納，對於某些特定股票的重視被加深，而分散化的做法反而逐漸淡化，所以股票的個別風險情況就顯得尤為重要。還有，中國的市場中存在大量的投機者甚至是賭博者利用某一隻股票在市場中的定價偏差進行套利，此時他們就充分暴露在這一隻股票的個別風險之下，而不是市場的總體風險。而且市場中曾經有嚴重的炒作行為，這類行為也大大影響了股票的個別波動。
基於上述分析，可以認為對於股票的總體波動進行分解，分別對市場波動性和個別波動性進行實證研究是有重要實際意義的。但是，無論是國內還是國外，很少有研究者將總體波動性分解，並同時在不同層面（市場、公司）對波動性進行實證分析。campbell，lettau，malkie和xu（2001）發現，在美國股市中，盡管市場波動並未增加，但是在1962年到1997年間，個別公司的不確定性大大增強了。但是，目前對這一現象的解釋尚無定論。對於中國市場的情況，宋逢明和江婕（2003）得出的結論是1998年以後的中國股票市場的總體風險與s&p500成分股所代表的美國股市相當，但是中國股市中的系統風險一直高於美國市場。
下面我們將先介紹研究中採用的波動分解模型和波動度量的估計方法，然後著重分析不同波動成分的變化趨勢並對其成因進行簡單的分析。
二、波動性的分解模型和估計方法
1.波動性的分解模型
本文的研究中，將一隻股票的收益分解為兩部分：市場收益與個別收益。通過這種分解，我們可以構造衡量個股的兩種波動的度量，這兩種波動之和就是該股票收益的波動，所採用的方法優點在於無需計算股票間的協方差以及個股的β。
根據capm模型，我們可以得到一種個股收益波動的分解方式：
（1）var（r[，it]）=β[2][，im]var（r[，mt]）+var（{圖}[，it]）
其中r[，it]為個股的超額收益，r[，mt]為市場超額收益，且capm模型本身有r[，mt]與{圖}[，it]正交。但是這種分解的缺點是難以估計個股的β，且個股β是隨時間變化的。為解決這一問題，下面我們給出一種簡化的模型，該模型不需要個股β的信息。同時，該模型可以對個股收益的方差進行類似於（1）的分解。
首先，考慮如下不需要β的個股收益模型：
（2）r[，it]=r[，mt]+ε[，it]
注意在模型（2）中，r[，mt]與ε[，it]不是正交的，因此在計算個股收益的方差時不能忽略協方差項。根據模型（2），個股收益的方差為：
附圖{圖}然而，這里的方差分解又一次引入了個股的β。
但是，對整個市場內的所有個股收益的方差進行加權平均便消除了帶有個股β的協方差項：
（4）∑[，i]ω[，it]var（r[，it]）=var（r[，mt]）+∑[，i]ω[，it]var（ε[，it]）=σ[2][，mt]+σ[2][，εt]
其中σ[2][，mt]=var（r[，mt]），σ[2][，εt]=∑[，i]ω[，it]var（ε[，it]）。根據這種分解方法，我們就可以利用模型（2）中的殘查項ε[，it]來構造一種不需要個股β的平均個別波動度量標准。加權平均波動∑[，i]ω[，it]var（r[，it]）可以理解為隨機選取的個股的波動期望值（隨機抽取到股票i的概率等於其在市場中的權重ω[，it]）。
2.數據及波動性成分的估計
本文採用在上海證券交易所和深圳證券交易所交易的a股股票數據來估計基於模型（4）的個股超額收益分解所得到的等式（4）中的波動成分量。樣本期從1990年12月19日始，至2001年12月31日終。這一樣本期內，股票數量發生了巨大變化，從期初的8隻增加到期末的1133隻、股票的日交易數據共計1，311，427組。為了得到模型（2）中的個股超額收益（r[，it]）和市場超額收益（r[，mt]），採用的無風險收益是人民幣一年期定期存款利率。
為估計等式（4）中的兩種波動成分量，採用下列步驟。令s為計算收益的時間間隔，本文主要採用股票日收益數據進行估計。令t為計算波動的時間間隔，本文中t一般指月。在時間間隔t內的市場收益波動，以mkt[，t]表示，由下式計算：
附圖{圖}
其中μ[，mt]是時間間隔t內市場收益r[，ms]的均值。市場收益是利用時間間隔t內所有個股收益加權平均得到的，取每隻股票當月的流通市值占總流通市值的比例且不考慮現金紅利再投資情況作為該股票的權重。這樣就得到了股票第一部分波動，即市場波動的估計量。
對於股票第二部分波動，即個別因素造成的收益波動，首先要根據公式（4）計算個股超額收益與市場超額收益的差ε[，is]=r[，is]-r[，ms]，然後計算個股在時間間隔t內的波動：
附圖{圖}
如前所述，為了消除計算中的個股之間的協方差量，必須對整個市場內的所有個股收益的方差進行加權平均。由此得到了衡量各股票個別因素造成的平均波動的估計量，以firm[，t]表示：
附圖{圖}
經過上述步驟，就得到了衡量市場內個股的市場風險和個別風險的兩個估計量mkt[，t]和firm[，t]。
三、不同波動性成分的趨勢分析
根據上述模型和估計方法，即可對中國市場的股票收益波動情況進行分解研究。首先按照前面的估計方法，估計出市場波動以及個別股票波動這兩部分波動量的大小，進行圖形分析。圖1（a）顯示了中國股市中市場波動成分隨時間變化的情形，包含了在上交所及深交所上市的所有a股股票，並按照流通市值進行加權平均，從圖中可以初步看出市場波動成分有一定的下降趨勢，但是不夠明顯。
圖1（b）對圖1（a）中的數據進行滯後12階（即數據滯後一年）的簡單移動平均，進一步表明市場波動成分有下降的趨勢。1990年至1991年股票樣本數量及交易量太小，波動不明顯，但1992年初，市場波動值約在0.020到0.025之間，至2001年底樣本期末，市場波動值約為0.05。尤其是1994年中期過後，市場波動的下降趨勢更為明顯。
圖2（a）則顯示了中國股市中個別因素波動成分隨時間變化的情形，從圖中可以初步看出個別波動成分隨時間沒有明顯的趨勢。圖2（b）同樣是圖2（a）中數據進行滯後12階移動平均的結果。圖中有一定的趨勢，但是很不明顯。期初波動值約為0.020，至2001年底，波動值約為0.010。從整體上看，圖像較為平緩。
附圖{圖}
圖2 中國股票個別因素波動（firm[，t]）
從圖形分析中可以看出，中國股市的市場波動成分在樣本期內有較為明顯的下降趨勢，而個別因素的波動成分在樣本期內有下降，但是不明顯。而且兩列時序數據都有持續的波動，說明其變化趨勢有可能是隨機性的。因此，除了進行圖形分析，要確定兩種波動成分的時間序列數據是否有確定性趨勢，還是僅僅為隨機性趨勢，還需要進一步進行計量經濟學分析。
2.確定性趨勢檢驗
為了便於分析，將市場波動數據進行年度化（即原始月數據乘以12）。第一步先分析他們的自相關結構。
市場波動的自相關系數下降很快，但是在0附近波動，因而不能明顯判斷序列的平穩性，不能排除單位根存在的可能。公司個別波動的自相關函數下降很快，且在0附近基本沒有波動，因而可以初步判斷序列是平穩的，並初步排除單位根存在的可能。
表1 自相關系數
滯後階數 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
市場波動 0.275 0.145 0.022 0.032 0.025 0.031 0.095 0.087 0.278 -.032 -.018 0.075
公司個別波動 0.021 -.018 0.018 0.049 -.015 0.117 0.062 -.028 0.058 0.015 -.017 -.023
為了檢驗序列是否有單位根，以及是否有確定性趨勢，需要進行adf檢驗。首先，根據campbell & perron（1991）推薦的方法確定滯後階數為9階。表2將市場波動的三種形式adf檢驗模型同時估計出，並給出ρ統計量和τ統計量的檢驗結果：
表2 市場波動的adf檢驗
模型類型 滯後 ρ pr＜ρ τ pr＜τ f pr＞f
無常數項和趨勢項 9 -7.8217 0.0512 -1.69 0.0860
有常數項 9 -33.7582 0.0011 -2.71 0.0751 3.68 0.1339
有常數項和趨勢項 9 -310.761 0.0001 -3.91 0.0144 7.79 0.0141
三種模型的ρ統計量都顯著地拒絕了存在單位根的零假設，在10％的置信水平下，τ統計量也可以拒絕模型1和模型2的存在單位根的零假設。我們主要注意模型3，即包含時間趨勢項的形式，可見ρ統計量和τ統計量都非常顯著地拒絕了存在單位根的零假設；而且f統計量表明整個模型是顯著的。
對模型3進行普通ols估計，得到的各項系數的普通t檢驗結果都是顯著的，其中趨勢項的系數為-0.00269，其t統計量是-2.79，在5％的置信水平下，可以顯著地拒絕時間趨勢項系數為零的零假設。結合前面的結果，可以確定中國股市中市場波動的成分序列沒有單位根，且模型3的顯著性表明該時間序列具有確定性趨勢。其趨勢項系數為-0.00269，表明隨時間變化，年度化的mkt[，t]數據具有減小的趨勢。
表3給出了個別波動時序數據的adf檢驗結果，根據前面提到的方法，確定滯後階數為5階。
表3 公司個別波動的adf檢驗
模型類型 滯後 ρ pr＜ρ τ pr＜τ f pr＞f
無常數項和趨勢項 5 -24.9683 0.0002 -2.92 0.0038
有常數項 5 -64.0214 0.0011 -3.89 0.0029 7.55 0.0010
有常數項和趨勢項 5 -127.348 0.0001 -4.58 0.0017 10.53 0.0010
對於模型3，該模型的檢驗結果顯著拒絕了存在單位根的零假設，雖然模型整體是顯著的，但是時間趨勢項的t統計量為-2.32，不能拒絕時間趨勢項系數為零的零假設，說明時序數據不符合該模型。繼而檢驗模型2同樣拒絕了存在單位根的零假設，其常數項的t統計量為2.49，不能拒絕常數項系數為零的零假設。模型1仍然拒絕了存在單位根的零假設，最後確定該序列無單位根，但是不包含確定性趨勢。
經過上述的計量經濟學檢驗，證實了前面圖形分析的結論，即：中國股票的市場波動成分隨時間變化有減小的確定性趨勢，但是股票的個別因素波動成分沒有確定性趨勢。這說明，中國股市的總體波動中，市場因素造成的波動在不斷減少，而股票個別因素造成的波動沒有確定的變化趨勢。
3.波動趨勢的原因討論
經過計量經濟學研究，可以確認在樣本期內中國股票的市場波動成分有減小的確定性趨勢。下面將對這一現象作進一步分析，討論其可能的成因，但更明確的定論還有待進一步研究的證明。
首先，中國股票市場處於逐步成熟的過程中，隨其發展，市場的透明度也在不斷提高，使得不同投資者之間的信息不對稱狀況得到了改善，根據我們模擬信息不對稱下市場波動的結果，可以證明：信息不對稱的程度對市場波動性的影響是存在的，當市場中有嚴重的信息不對稱時，市場波動較大，當信息不對稱較緩和時，市場波動也降低。因此我國股市中的信息不對稱程度的降低是市場波動逐步減少的一個原因。
其次，中國股票市場目前還處於高速的成長期，在本文選用的樣本期內，這一成長趨勢更為明顯。其間市場中的股票數量有顯著增加，其結果是中國a股市場中股票收益的平均相關系數不斷下降，而且這一相關性下降自1993年起尤其明顯。單個股票收益間相關性的下降在一定程度上使得市場收益趨於相對穩定，因而造成中國股票的市場波動成分逐漸減小。
第三，中國股票市場的監管也在不斷加強，不斷有新的法規出台從政策角度完善中國股票市場。而且進一步的分析發現中國股票的市場波動成分與個別因素波動成分的比值在樣本期內不斷下降，且在市場波動成分在總體波動中也占相對小的比例，從一定程度上反映了市場的持續完善化。市場的完善也會促使市場收益的穩定，即市場波動成分呈變小趨勢。
同時，在中國股票市場中，機構投資者正在逐漸替代散戶成為市場投資的主要力量。機構投資力量的加強使得市場中的炒作成分變小，也減少了投機成分，因而有利於市場收益的穩定。這同樣也可能是市場波動成分下降的原因。還有數據顯示，樣本期內中國股票市場中的交易日益活躍，這雖然可能導致個別股票收益波動增加，但是對於市場整體來說，增加的交易量可能會減小市場收益的波動。
四、結論
本文採用的波動性度量，可以有效地對總體波動性進行分解，並方便地對不同波動成分作出估計。通過移動平均方法和確定性趨勢檢驗，得到了如下主要結論：首先，中國股票的市場波動隨時間變化有減小的確定性趨勢，從中可以看到中國股市在10多年的發展中確實在不斷進步，股票市場的投資環境在逐漸完善。其次，雖然從表面上看，中國股票市場的平均個別因素波動成分有下降趨勢，但經過計量經濟學方法的檢驗，證明這一趨勢不是確定性的，表明中國市場中的上市公司質量並沒有得到根本性的改良，企業治理仍有待提高。
同時本文對中國股票的市場波動減小的結論提出了一些可能的解釋，為後續研究提供了方向，可在此基礎上，進一步論證中國股票市場的不同波動成分變化趨勢的深層原因。
【參考文獻】
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【原文出處】財經論叢
【原刊地名】杭州
【原刊期號】200404
【作者簡介】作者單位：清華大學經濟管理學院

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